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概 況

數據科學與工程專業致力于培養“數據科學家”與“系統架構師”，即掌握數據處理和管理的基礎理論，具備深度數據分析和數據挖掘技能、以及對大數據處理和管理系統和工具的使用、設計和開發能力，深刻理解數據的獲取、建模、管理、利用的全生命周期，熟知相關技術、系統和應用的前沿動態和計算機、統計等相關學科的知識，具有從事科學研究、教學或應用開發，以及獨立主持本專業技術工作的能力，具備進行創造性研究所需要的基礎理論與動手實踐能力。

專業培養目標為，讓學生具備成為“系統架構師”和“數據科學家”所需的基礎理論和專門知識，具體而言：掌握數據科學與工程學科所需的數理統計、數值計算與優化等基礎理論;掌握數據分析和數據挖掘的基本技術與方法;深刻理解數據的全生命周期管理;掌握大數據處理和管理工具與系統的使用，具備其設計與開發能力;了解大數據應用中需求分析、數據和應用建模、系統選型、應用設計、開發和實施的過程，具備合作進行系統和應用研發能力;了解典型大數據應用(特別是各類“互聯網+”應用)的技術問題和解決方法。

主要研究方向

研究方向包括：

1) 新型數據管理系統

2) 支持互聯網級應用的事務處理

3) 面向新硬件的大數據系統

4) 面向新型互聯網應用的信息系統

5) 面向新(分享)經濟的數據管理系統

主要導師【適用2018年招生】

周烜 翁楚良 錢衛寧 胡卉芪 周傲英 高明 董啟文 蔡鵬

專業課程

學位基礎課：

* 數據科學數學基礎(Mathematical Foundation of Data Science)

* 大數據處理系統(Big Data Processing Systems)

* 數據科學算法基礎(Algorithm Foundations for Data Science)

學位專業課：

* 機器學習(Machine Learning)

* 高級數據庫高級數據庫系統(Advanced Database System)

* 科技論文寫作(Scientific Writing of Research Papers)

* 專業外語(Professional English)

學位專業課：

* 大數據討論課(Big Data Discussion)

* 數據存儲系統與技術(Data Storage Systems and Technologies)

* 統計推斷(Statistical Inference)

* 事務處理(Transaction Processing)

* 分享型數據庫(Sharing Database System)

* 海量數據挖掘(Mining of Massive Data Mining)

跨學科或跨專業選修課：

* 項目管理與開源社區(Project Management and Open Source Community)

研究生畢業后主要去向

1. 繼續數據科學與數據工程領域的深造、學習和研究;

2. 從事面向金融、電信、能源、電力、制造、零售等重要領域，以及互聯網行業、信息技術和信息服務行業的數據分析、數據處理、系統和應用開發;

3. 投身、參與基于互聯網的創新創業。

專業希望招收具有何種專業背景的考生

具有計算機科學與技術、軟件工程、統計與應用數學、管理信息系統、圖書情報等專業背景的考生。